AI将承包零售业的未来,而且非它不可
互联网的发展推动了零售业进程，线上零售业的增加数量也越来越多的，电子商务随着业务的增加，客户数据也在不断的扩散和积累，这时候，零售产业将面临一个数据如何处理的问题。现在有人提出用人工智能处理大量数据，这个想法得到了认可，我们可以预测ai将承包零售业的未来，而且非它不可。
在如今的消费市场，每一家公司都需要成为科技公司，零售商也不例外。像亚马逊、沃尔玛和阿里巴巴这样的零售巨头正在竞相重新定义零售体验。他们很快证明了无论是实体店还是电商都是需要的。
问题是，许多零售商并没有竞争所需的技术。一直以来，我在科技创业领域听到了许多流行语，但是最近有一个词似乎被频繁的提及，那就是“人工智能”。
根据美国营销协会的统计，今年零售业的在线销售额将达到4590亿美元，零售额将达到3.6万亿美元。随着亚马逊逐渐主导着电子商务的增长，零售商们需要记住实体零售的重要性。
我认为，纯粹的电子商务已经不再是一个安全的业务了。随着客户数据的扩散和积累，许多零售商面临着一个巨大的难题。虽然有太多的信息可以获得，但是却没有足够的技术能够将它转变成有意义的见解。
ai可以处理大量数据 这就是人工智能介入的地方。ai依赖于能够改善体验的连续技术学习过程。将不断增加的数据和一层层的算法结合起来，可以让这项技术简化数据并不断的在其认知上建立起架构。
人类无法单独处理零售业的复杂性。与此同时，机器则越来越善于从复杂的数据中提取出见解。实体零售业可以利用人工智能来简化决策过程，自动化日常任务，并从根本上改善零售业的顽疾。
对零售商来说，ai不仅可以利用分析来改进业务决策和内部操作，也可以深化客户关系。
改变或死亡 沃尔玛、亚马逊和阿里巴巴正在扼杀那些不敢创新的零售商。对于小型零售商来说，更新他们的管理流程是保证长期生存的最佳机会。ai平台允许零售商管理价格变化，解决缺货问题，决定促销的时间和成本，并做出导致更多销售的销售决策。ai也能够解决和预防诸如重复和放弃购买的问题。
一些正在苦苦挣扎的零售商看起来很过时，但是如果他们能够部署人工智能，那么他们就能及时赶上潮流并产生竞争力。
举个例子，一家商店发现一年中的某个时间段羊毛衫的需求量激增。商店经理可能会根据直觉了解到这一点，并依靠这种直觉来订购额外的库存。但是往往会出现问题，比如货物不能及时达到，订单量太大或者太小，无法满足需求。这些问题最终会导致库存积压、空货架或者退货成本。
最近，我们也从亚马逊收购whole foods中看到了ai的改进。仅仅在收购完成的几周内，亚马逊就能够将几乎所有食品和产品进行降价，同时也能保证盈利。
更好的信息，更少的浪费 使用ai进行分析的零售商在竞争中具有以下能力：
1.预测：利用包括非结构化的第三方数据（社交媒体文章、天气预报和当地经济趋势）等各种来源的信息， 系统可以预测一个产品在近期内销售量或需求量的增长。这使得零售商能够更准确的识别出趋势，并提前做好准备。
2.避免意外：系统通过分析过去的数据，来确定应该追加多少库存和何时订货。这使得零售商可以避免产品过多或过少的问题。
3.保持必要的订单：系统要么提醒经理下单要么自动下单。这可以让经理跟上进度，保持条理性。
ai能够让各方满意。客户很高兴，因为他们可以在需要的时候购买他们想要的产品。经理很高兴，因为商店无需处理积压就能够容纳需求供应。公司很高兴，因为它可以无需产生退货成本就能增加收入。
考虑到技术的进步和消费者日益增长的需求，没有ai的帮助，企业是无法在竞争中生存下去的，尤其是在亚马逊和沃尔玛垄断的零售业。
简单地说，如果零售商想要安稳的度过这个假期季节的话，那就需要将人工智能和机器学习整合到他们的系统中。
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问题是，许多零售商并没有竞争所需的技术。一直以来，我在科技创业领域听到了许多流行语，但是最近有一个词似乎被频繁的提及，那就是“人工智能”。
根据美国营销协会的统计，今年零售业的在线销售额将达到4590亿美元，零售额将达到3.6万亿美元。随着亚马逊逐渐主导着电子商务的增长，零售商们需要记住实体零售的重要性。
我认为，纯粹的电子商务已经不再是一个安全的业务了。随着客户数据的扩散和积累，许多零售商面临着一个巨大的难题。虽然有太多的信息可以获得，但是却没有足够的技术能够将它转变成有意义的见解。
ai可以处理大量数据 这就是人工智能介入的地方。ai依赖于能够改善体验的连续技术学习过程。将不断增加的数据和一层层的算法结合起来，可以让这项技术简化数据并不断的在其认知上建立起架构。
人类无法单独处理零售业的复杂性。与此同时，机器则越来越善于从复杂的数据中提取出见解。实体零售业可以利用人工智能来简化决策过程，自动化日常任务，并从根本上改善零售业的顽疾。
对零售商来说，ai不仅可以利用分析来改进业务决策和内部操作，也可以深化客户关系。
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一些正在苦苦挣扎的零售商看起来很过时，但是如果他们能够部署人工智能，那么他们就能及时赶上潮流并产生竞争力。
举个例子，一家商店发现一年中的某个时间段羊毛衫的需求量激增。商店经理可能会根据直觉了解到这一点，并依靠这种直觉来订购额外的库存。但是往往会出现问题，比如货物不能及时达到，订单量太大或者太小，无法满足需求。这些问题最终会导致库存积压、空货架或者退货成本。
最近，我们也从亚马逊收购whole foods中看到了ai的改进。仅仅在收购完成的几周内，亚马逊就能够将几乎所有食品和产品进行降价，同时也能保证盈利。
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1.预测：利用包括非结构化的第三方数据（社交媒体文章、天气预报和当地经济趋势）等各种来源的信息， 系统可以预测一个产品在近期内销售量或需求量的增长。这使得零售商能够更准确的识别出趋势，并提前做好准备。
2.避免意外：系统通过分析过去的数据，来确定应该追加多少库存和何时订货。这使得零售商可以避免产品过多或过少的问题。
3.保持必要的订单：系统要么提醒经理下单要么自动下单。这可以让经理跟上进度，保持条理性。
ai能够让各方满意。客户很高兴，因为他们可以在需要的时候购买他们想要的产品。经理很高兴，因为商店无需处理积压就能够容纳需求供应。公司很高兴，因为它可以无需产生退货成本就能增加收入。
考虑到技术的进步和消费者日益增长的需求，没有ai的帮助，企业是无法在竞争中生存下去的，尤其是在亚马逊和沃尔玛垄断的零售业。
简单地说，如果零售商想要安稳的度过这个假期季节的话，那就需要将人工智能和机器学习整合到他们的系统中。
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